2024 年 8 月，Open-Sora项目发布了 Open-Sora-Plan v1.2.0，过渡到 3D 全注意力架构，增强了对联合时空特征的捕获。然而，巨大的计算成本使其难以持续，而且缺乏明确的训练策略阻碍了沿着专注路径持续进步。
戳视频看官方给出的Demo，黑神话悟空第三结局AI创意短片↓
在 1.3.0 版本中，Open-Sora-Plan 引入了以下五个主要功能：
1. 更强大、更经济的 WFVAE。使用小波变换将视频分解为几个子带，自然地捕获不同频域的信息，从而实现更高效、更稳健的 VAE 学习。
2. 提示精炼器。一种用于精炼短文本输入的大型语言模型。
3. 高质量的数据清洗策略。清洗后的panda70m数据集仅保留了原始数据的27%。
4. 具有新稀疏注意力机制的 DiT。一种更具成本效益和效率的学习方法。
5. 动态分辨率和动态持续时间。这使得能够更有效地利用不同长度的视频（将单个帧视为图像）。
项目：github.com/PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan/blob/main/docs/Report-v1.3.0.md